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无需训练！让VLM同时具备「视觉」与「推理」能力，数学题得分暴涨30%
当前视觉语言模型（VLM）像‘视力好但数学差的学生’，论文指出问题根源是数据不足和能力分布不均。提出‘模型合并’方案，实验显示在数学基准测试中表现亮眼，还通过实验揭示层间能力分布。
从一步生图到流式视频：清华团队探索「样本分布训练」
本文介绍清华大学联合多校团队提出样本分布训练新生成方法，发布MGFlow、Elastic Forcing两项成果，分别实现一步生图SOTA、14B流式视频模型单8卡后训练，为实时多模态交互开辟新路径。
自定义轨迹驱动AI视频生成，ATI无需训练适配多种生成模型
字节提出视频生成运动控制统一框架ATI，通过轻量级运动注入器将用户定义轨迹投影至预训练图像 - 视频生成模型潜在空间，实现协调控制。用户指定关键点及路径控制运动，无需重新训练，适配不同架构。
RL成本降幅超90%！Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习（RL）训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架，以经验合成为核心，通过三大组件协同工作，在多种任务和模型上提升性能，为通用Agent训练开辟新路径。
推理成本骤降75%！gpt-oss用新数据类型实现4倍推理速度，80GB显卡能跑1200亿参数大模型
OpenAI在gpt - oss开源模型采用MXFP4数据类型，使推理成本降75%，内存占用为BF16模型四分之一，生成token速度提4倍，还能降低硬件资源需求。不过MXFP4也有缺陷，英伟达推出NVFP4提升质量。
大模型如何准确读懂图表？微软亚研院教它“看、动手、推理”
多模态大模型处理结构化图像有误差放大、推理难等问题。微软亚洲研究院等提出PixelCraft，以高保真图像处理与非线性多智能体推理为支柱，提升结构化图像理解性能，在多基准上有增益。
Thinking Machines发布首个产品Tinker ：大模型后训练彻底变天
OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker，这是为微调大模型设计的灵活API，能简化LLM后训练过程，让用户专注算法和数据，平台处理分布式训练。它有多种特性，已被顶尖机构采用。
ICML 2026 巡礼：注意力效率革命的九个切面
7月7日，ICML 2026进入正会第一天。雷峰网精选首日上午9篇论文，涵盖持续学习、多模态融合等方向，如MePo让预训练模型学会持续学习，HAF解决模态不平衡下的融合问题，展现AI研究前沿趋势。
视频推理界的“福尔摩斯测试”：所有大模型，统统不及格 | 论文代码开源
腾讯ARC Lab和香港城市大学推出Video - Holmes，这是视频推理界的‘福尔摩斯测试’，能展现多模态大模型复杂视频推理能力的边界，规避现有Benchmark痛点，测试中所有大模型全部不及格，代码已开源。
ICML 2026 | 北大提出的APEIRIA，打破了3D MLLM黑盒推理困境
北大团队提出面向3D空间推理的新框架APEIRIA，将神经符号程序推理模式蒸馏进3D MLLM。采用三阶段课程学习，在多基准测试表现强劲，保留模块化优势，为具身智能系统提供启发。